Meta 的 Llama 4 项目被曝出数据“美化”丑闻，前首席科学家杨立昆承认团队为优化基准测试结果调整了数据。这一行为引发争议，暴露了 Meta 在 AI 技术发展中的管理偏差。此前，Llama 系列因开源策略备受认可，但此次事件可能影响其声誉。
Meta前AI负责人杨立昆在专访中爆料，公司开发Llama 4时存在“造假”行为，并批评现任AI官Alexandr Wang年轻缺乏经验。因不满公司战略变动，他选择离职，转向“世界模型”研究。
Meta旗下Llama系列AI模型曾备受好评，但2025年4月推出的Llama4引发信任危机。Meta宣传其基准测试表现优秀，但开发者实测发现性能远低于宣传，外界怀疑Meta在测试中可能采取了不当手段。
中国AI开源模型全球影响力显著提升。2025年7月，阿里通义千问全球下载量居首，中国开源模型下载总量首超美国。在第三方API平台，千问成为全球第二大受欢迎开源模型，仅次于Meta Llama。西方媒体关注此趋势，认为“生态广度”正成为AI竞争新标准。
一站式大模型微调平台，支持多种主流模型。
与LLaMA-Factory官方合作，一站式低代码大模型微调平台，支持超百种模型。
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一款高效的推理与聊天大语言模型。
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这是对TheDrummer的Magidonia-24B-v4.3大语言模型进行量化处理后的版本。通过使用llama.cpp的imatrix量化技术，生成了从BF16到IQ2_XS等多种精度的GGUF格式文件，旨在不同硬件条件下（尤其是资源受限环境）更高效地运行模型，同时尽可能保持模型性能。
本项目是TheDrummer的Cydonia-24B-v4.3模型的量化版本，使用llama.cpp进行量化处理，旨在提供不同量化类型的模型文件，以满足不同硬件和性能需求。它是一个24B参数的大语言模型，主要用于文本生成任务。
这是由Mistral AI开发的大型语言模型Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512的GGUF量化版本。原始模型拥有6750亿参数，专为指令遵循任务设计。本项目使用llama.cpp工具，结合imatrix校准数据集，生成了从Q8_0到IQ1_S共20多种不同精度的量化模型文件，旨在平衡模型性能、推理速度与存储/内存占用，使其能在更广泛的硬件上运行。
hitonet
Hito 1.7B 是一个专为 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等工具优化的 GGUF 量化版本模型，具备 17 亿参数，采用嵌套认知推理（NCR）方法，能够实现结构化、自我纠错的思维模式，提升推理准确性与透明度。
ss-lab
这是一个基于Meta LLaMA 3 8B模型，使用Unsloth框架进行高效微调，并转换为GGUF格式的轻量级文本生成模型。模型针对Alpaca数据集进行了优化，适用于本地部署和推理，特别适合在资源受限的环境中使用。
本项目提供了一个基于微软Phi-3.5-mini-instruct模型进行微调的文本生成模型，已转换为GGUF格式，适用于llama.cpp推理框架。模型在philschmid/guanaco-sharegpt-style数据集上进行了微调，优化了指令遵循和对话能力，适用于资源受限环境下的高效文本生成任务。
这是微软Fara-7B模型的量化版本，使用llama.cpp的imatrix技术进行优化。该模型支持多种量化级别，从高精度的bf16到极低精度的IQ2_M，满足不同硬件配置和性能需求。
这是ArliAI的GLM-4.5-Air-Derestricted模型的GGUF量化版本，使用llama.cpp和imatrix技术进行优化量化处理，提供多种量化级别选择，适用于不同硬件配置和性能需求。
这是squ11z1的Hypnos-i1-8B模型的量化版本，使用llama.cpp工具和特定数据集进行量化处理。该模型基于Llama-3架构，提供多种量化类型选择，支持文本生成任务，适用于推理、对话等多种应用场景。
这是TheDrummer的Snowpiercer-15B-v4模型的量化版本，使用llama.cpp和imatrix技术进行量化处理。该版本提供了从BF16到IQ2_S等多种量化级别，满足不同硬件条件和性能需求的用户。模型使用特定数据集进行校准优化，支持在线重打包功能以提升在ARM和AVX硬件上的性能。
squ11z1
Hypnos i1-8B 是基于 Nous Hermes 3（Llama 3.1 8B）的专业推理模型，专注于复杂逻辑、思维链推理和数学问题求解。该模型在混合量子-经典机器学习领域进行了独特探索，通过引入量子噪声注入提升了模型的创造力和推理能力。
这是对ai-sage的GigaChat3-10B-A1.8B模型进行的量化处理版本，采用llama.cpp的imatrix量化技术，可在不同硬件条件下更高效地运行。模型支持俄语和英语，主要用于文本生成任务。
这是allenai的Olmo-3-32B-Think模型的GGUF量化版本，通过llama.cpp工具进行多种量化处理，旨在提升模型在特定环境下的性能和效率。提供了从Q2到Q8的多种量化选项，满足不同硬件配置和性能需求。
这是kldzj的GPT-OSS-120B-Heretic-v2模型的量化版本，使用llama.cpp的imatrix技术进行量化处理。该模型通过量化技术显著减少了存储和计算资源需求，同时保持了较好的模型性能，便于在各种设备上部署运行。
evilfreelancer
这是ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B模型的量化版本，采用GGUF格式，需要特定的llama.cpp分支支持。模型采用混合专家架构，总参数量约118亿，其中激活参数量约18亿。
这是对VibeStudio的MiniMax-M2-THRIFT模型进行的量化处理版本，使用llama.cpp工具和特定数据集生成，提供多种量化类型的GGUF文件，支持在LM Studio或基于llama.cpp的项目中运行。
这是通过REAP方法对MiniMax-M2均匀裁剪25%的专家得到的172B参数大语言模型，专门针对llama.cpp进行了优化量化处理，支持多种量化级别，可在LM Studio或基于llama.cpp的项目中运行。
这是一个基于REAP方法对MiniMax-M2中40%专家进行均匀剪枝得到的139B参数大语言模型，采用GLM架构和专家混合(MoE)技术，通过llama.cpp进行多种量化处理，适用于文本生成任务。
advy
本模型是基于meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct在特定数据集上微调得到的大语言模型，专门用于文本生成任务，在评估集上取得了0.6542的损失值表现。
这是kldzj/gpt-oss-120b-heretic模型的量化版本，使用llamacpp进行量化处理，提供了多种量化类型选择，包括BF16、Q8_0和MXFP4_MOE等特殊格式，显著提升了模型运行效率。
该项目展示了如何使用LlamaCloud创建MCP服务器及LlamaIndex作为MCP客户端的应用。
MCP Docling Server是一个提供文档处理能力的服务器，支持多种文档转换和提取功能，包括格式转换、表格提取和问答生成等，可与Llama Stack集成增强LLM应用能力。
该项目实现了一个基于Model Context Protocol (MCP)的文档检索服务器，能够为AI助手动态获取Python库的最新官方文档内容。支持LangChain、LlamaIndex和OpenAI等库，通过SERPER API进行高效搜索，并使用BeautifulSoup解析HTML内容。项目设计可扩展，便于添加更多库的支持。
该项目实现了Yahoo Finance API与LLaMA 3.2 3B模型的集成，通过Model Context Protocol (MCP)协议使模型能够获取实时金融数据、股票信息和市场新闻，同时保留LLaMA原有的所有功能。
mcp-scaffold是一个用于验证模型上下文协议（MCP）服务器的开发沙箱，提供本地LLM（如LLaMA 7B）和云端推理支持，包含聊天界面和参考架构。
一个基于LlamaIndexTS库的MCP服务器，提供多种LLM工具功能
一个连接Claude Desktop与本地LibreModel的MCP服务器，提供完整的对话支持、参数控制和健康监控功能
使用Changesets管理项目版本和变更日志
一个MCP服务器项目，使Claude能够直接访问LangChain、LlamaIndex和OpenAI等流行库的文档，通过Serper API搜索和BeautifulSoup解析内容，增强AI的上下文理解能力。
一个展示MCP协议与SQLite数据库集成的项目，包含简单演示和完整HR管理系统，通过LlamaIndex实现自然语言交互。
这是一个基于Python的MCP服务器，支持通过Serper API搜索LangChain、LlamaIndex和OpenAI的文档，并使用BeautifulSoup提取网页内容。
一个基于TypeScript的MCP服务器，用于连接LlamaCloud上的托管索引，提供知识库查询功能。
一个简单的MCP服务器，用于从Langchain、Llama Index和OpenAI的官方文档中检索信息，提供文档搜索功能。
这是一个基于FastMCP的异步文档检索服务器，提供AI/Python生态库官方文档的搜索、抓取和清理功能，支持uv、langchain、openai、llama-index等库的文档获取。
基于Llama3和Xterm.js的MCP服务器项目
一个轻量级的MCP服务器，通过结合网络搜索和内容解析，从LangChain、LlamaIndex和OpenAI等流行AI库中检索相关文档内容，为语言模型提供动态查询最新文档的功能。
基于MCP Server、Llama3和Xterm.js的项目
基于Ollama的Llama 3.2构建的自定义MCP服务器与客户端项目
项目介绍如何快速搭建基于Ollama和Llama3.2模型的MCP服务，包括环境准备和运行步骤。
这是一个基于Python的MCP服务器项目，支持通过Serper API搜索LangChain、LlamaIndex和OpenAI等流行库的文档，并使用BeautifulSoup提取网页内容。
Gguf支持多种语言%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
